pt文件转onnx文件

Question

想请问，在pt文件转onnx文件的过程中出现下面的错误是怎么回事呀？

Answer 1

参考免费微信小程序：皆我百晓生 作答，经由专家-皆知整理回复，如问题解决，望采纳；如仍有疑问，请评论回复。

看起来你在尝试将一个PyTorch模型（.pt格式）转换为ONNX格式时遇到了问题。具体来说，错误信息提到一个未识别的操作符：torchvision::deform_conv2d。这通常意味着ONNX不支持PyTorch中的某些特定操作。

为了解决这个问题，你需要找到导致这个错误的具体模块或函数，并考虑替换为ONNX支持的方法。这里有一个可能的解决步骤：

1. 首先，确认你的PyTorch和ONNX版本是兼容的。确保你正在使用的PyTorch版本支持向ONNX的导出功能。一般来说，较新的PyTorch版本对ONNX的支持更好。

2. 检查模型结构，特别是那些可能导致问题的部分，比如deformable convolution层。在转换前，尝试移除或替换这些层。对于deformable convolution，可以考虑使用标准的conv2d层，但这可能会改变模型的行为，因为 deformable convolution 提供了更多的灵活性。

3. 使用 torch.fx 来创建一个中间表示（Intermediate Representation, IR），然后手动优化它以删除或替换不支持的操作。这是一个高级技巧，适用于熟悉PyTorch内部工作原理的用户。

以下是使用torch.fx的一个简单例子：

import torch
from torch.fx import symbolic_trace
from torch.onnx.symbolic_helper import parse_args

def remove_deformable_convs(model):
    traced_model = symbolic_trace(model)

    for node in traced_model.graph.nodes:
        if node.op == 'call_module' and isinstance(node.target, torch.nn.modules.conv.DeformConv2d):
            # 这里是一个简化处理的例子，实际上可能需要更复杂的逻辑来替换这个层
            raise ValueError("Deformable Conv2d is not supported by ONNX. Please replace it.")

    return traced_model

# 将模型传递给remove_deformable_convs函数
fixed_model = remove_deformable_convs(model)

# 现在应该能成功导出到ONNX了
fixed_model.export("output.onnx", opset_version=11)

请注意，这个示例仅用于展示如何使用torch.fx，实际替换操作可能需要根据你的具体模型进行调整。如果你不确定如何操作，建议查找相关论文、社区论坛或寻求专业人士的帮助来理解并修改模型结构。

如果你的模型非常复杂，那么手动替换可能很困难。在这种情况下，你可能需要等待PyTorch社区更新ONNX支持，或者寻找第三方库来帮助转换。另外，有些深度学习框架，如TensorFlow，可能提供了更好的ONNX支持，你可以考虑将模型从PyTorch迁移到TensorFlow再进行转换。

如果以上方法都无法解决问题，你可能需要提供更详细的模型结构信息，以便分析具体的解决方案。